Další
Živý přenos začne již brzy!
Živý přenos již skončil.
Prezentace ještě nebyla nahrána!
  • title: Linear Lower Bounds and Conditioning of Differentiable Games
      0:00 / 0:00
      • Nahlásit chybu
      • Nastavení
      • Playlisty
      • Záložky
      • Titulky Off
      • Rychlost přehrávání
      • Kvalita
      • Nastavení
      • Debug informace
      • Server sl-yoda-v3-stream-011-alpha.b-cdn.net
      • Velikost titulků Střední
      • Záložky
      • Server
      • sl-yoda-v3-stream-011-alpha.b-cdn.net
      • sl-yoda-v3-stream-011-beta.b-cdn.net
      • 1150868944.rsc.cdn77.org
      • 1511650057.rsc.cdn77.org
      • Titulky
      • Off
      • en
      • Rychlost přehrávání
      • Kvalita
      • Velikost titulků
      • Velké
      • Střední
      • Malé
      • Mode
      • Video Slideshow
      • Audio Slideshow
      • Slideshow
      • Video
      Moje playlisty
        Záložky
          00:00:00
            Linear Lower Bounds and Conditioning of Differentiable Games
            • Nastavení
            • Sync diff
            • Kvalita
            • Nastavení
            • Server
            • Kvalita
            • Server

            Linear Lower Bounds and Conditioning of Differentiable Games

            12. července 2020

            Řečníci

            AI

            Adam Ibrahim

            Řečník · 0 sledujících

            WA

            Waïss Azizian

            Řečník · 0 sledujících

            GG

            Gauthier Gidel

            Řečník · 0 sledujících

            O prezentaci

            Recent successes of game-theoretic formulations in ML have caused a resurgence of research interest in differentiable games. Overwhelmingly, that research focuses on methods and upper bounds. In this work, we approach the question of fundamental iteration complexity by providing lower bounds to complement the linear (i.e. geometric) upper bounds observed in the literature on a wide class of problems. We cast saddle-point and min-max problems as 2-player games. We leverage tools from single-objec…

            Organizátor

            I2
            I2

            ICML 2020

            Účet · 2,6k sledujících

            Kategorie

            Umělá inteligence a data science

            Kategorie · 10,8k prezentací

            Programování a vývoj software

            Kategorie · 1,0k prezentací

            O organizátorovi (ICML 2020)

            The International Conference on Machine Learning (ICML) is the premier gathering of professionals dedicated to the advancement of the branch of artificial intelligence known as machine learning. ICML is globally renowned for presenting and publishing cutting-edge research on all aspects of machine learning used in closely related areas like artificial intelligence, statistics and data science, as well as important application areas such as machine vision, computational biology, speech recognition, and robotics. ICML is one of the fastest growing artificial intelligence conferences in the world. Participants at ICML span a wide range of backgrounds, from academic and industrial researchers, to entrepreneurs and engineers, to graduate students and postdocs.

            Baví vás formát? Nechte SlidesLive zachytit svou akci!

            Profesionální natáčení a streamování po celém světě.

            Sdílení

            Doporučená videa

            Prezentace na podobné téma, kategorii nebo přednášejícího

            Robust One-Bit Recovery via ReLU Generative Networks
            15:05

            Robust One-Bit Recovery via ReLU Generative Networks

            Shuang Qiu, …

            I2
            I2
            ICML 2020 5 years ago

            Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %

            Why bigger is not always better: on finite and infinite neural networks
            15:04

            Why bigger is not always better: on finite and infinite neural networks

            Laurence Aitchison

            I2
            I2
            ICML 2020 5 years ago

            Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %

            Adversial Learning of Prescribed Generative Models
            33:17

            Adversial Learning of Prescribed Generative Models

            Adji Bousso Dieng

            I2
            I2
            ICML 2020 5 years ago

            Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %

            Solving Heterogeneous AutoML Problems with AutoGOAL
            01:14

            Solving Heterogeneous AutoML Problems with AutoGOAL

            Suilan Estévez-Velarde, …

            I2
            I2
            ICML 2020 5 years ago

            Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %

            Learning Normlizing Flows from Entropy-Kantorovich potentials
            31:04

            Learning Normlizing Flows from Entropy-Kantorovich potentials

            Christopher Finlay, …

            I2
            I2
            ICML 2020 5 years ago

            Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %

            Time series source separation with slow flows
            05:23

            Time series source separation with slow flows

            Edouard Pineau, …

            I2
            I2
            ICML 2020 5 years ago

            Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %

            Zajímají Vás podobná videa? Sledujte ICML 2020